# プレビューこのリポジトリは、so-vits-svc-4.0によって訓練されたさまざまな音声モデルの効果をプレビューするために使用されます。 **キャラクター名をクリックする**と、対応するトレーニングパラメーターに自動的に移動します。
**Google Chrome**を使用することをお勧めします。他のブラウザでは、プレビューされたオーディオが正しく読み込まれない場合があります。
通常の話し声の音色変換は比較的正確ですが、曲には広範な音域が含まれており、BGMや声などのノイズが除去しきれない場合があり、効果が割り引かれることがあります。
変換して聴いてみたいお勧めの曲や、その他の提案がある場合は、 [**ここをクリックして**](https://huggingface.co/datasets/jiaheillu/audio_preview/discussions/new)ディスカッションを開始してください。
以下はプレビューオーディオです。**上下左右にスクロール**するとすべてを見ることができます。もし変換して聴いてみたい曲や、その他の提案がある場合は、 [**ここをクリックして**](https://huggingface.co/datasets/jiaheillu/audio_preview/discussions/new)提案してください。

キャラクター名	変換されたボイスB	Aの音色がBに置換される	Aのボイスカバー(クリックしてダウンロード)
放浪者/a>			夢で会えたら
フータオ	.........	.........	moonlight shadow, 云烟成雨, 原点, 夢で逢えたら, 贝加尔湖畔
神里綾華			アムリタ, 大鱼, 遊園施設, the day you want away
宵宮			昨夜书, lemon, my heart will go on,
こくせい			嚣张, ファティマ, hero,
imallryt			海阔天空,

キーパラメータ： audio duration: 訓練データセットの合計時間
epoch: 訓練の回数
その他のパラメータ：
batch*_size* = 1ステップあたりのトレーニングセグメントの数
segments = オーディオが分割されるセグメントの数
step = セグメント*エポック/バッチサイズ。これがモデルファイル名の数字の由来です。
「放浪者」を例にとると：損失関数グラフ：stepとloss5に注目します。たとえば：
高音の女性声が原音声の場合、10分の純粋な人声で訓練した場合、約2800epoch（10,000step）で結果が出ました。実際に使用したのは5571epoch（19,500step）で、訓練された音色と元の音色にはわずかな違いがあります。詳細は、上記のプレビューオーディオをご覧ください。通常のトレーニングでは、10分は十分なトレーニングセットの時間ではありません。
[関連ファイルはこちらをクリックしてください]（https://huggingface.co/datasets/jiaheillu/audio_preview/tree/main）